Алгоритмізація процесу прийняття рішення в умовах неповної та нечіткої інформації

Abstract

UA : Робота викладена на 69 сторінках друкованого тексту, містить 13 таблиць, 23 джерела. Об’єкт дослідження: процес прийняття рішення в умовах неповної та нечіткої інформації. Мета роботи: розробка та обґрунтування алгоритму розв’язання задач прийняття рішень в умовах неповної та нечіткої інформації. Метод дослідження: аналітичний. Робота присвячена проведенню дослідження з формалізації процесу прийняття рішень за досліджуваною проблемною ситуацією, розв’язання задач прийняття рішень в умовах неповної та нечіткої інформації із алгоритму послідовних дій в визначенні та розв’язанні зазначених задач, який би поєднував класичні критерії прийняття рішень з методами теорії нечітких множин. Структурно робота складається з 3 розділів. В 1 розділі роботи розглянуто основні поняття теорії прийняття рішень та системного аналізу; розкрито особливості об’єкта дослідження, наведено основні невизначеності, притаманні досліджуваному об’єкту. У 2 розділі розкрито особливості та основні кроки використання методології дослідження та розв’язання задач прийняття рішень в умовах неповної та нечіткої інформації, представлено приклади застосування наведених методів до розв’язання практичних задач прийняття рішень. У 3 розділі наведено основні етапи розробленого алгоритму здійснюваних в роботі досліджень.EN : The work is presented on 69 pages of printed text, 13 tables, 23 references. The object of the research is the decision-making process under conditions of incomplete and fuzzy information. The aim of the study is to develop and substantiate an algorithm for solving decision-making problems under conditions of incomplete and fuzzy information. The method of research is analytical. The work is devoted to a study on formalizing the decision-making process in the studied problem situation, solving decision-making problems under conditions of incomplete and fuzzy information from the algorithm of sequential actions in determining and solving these problems, which would combine classical decision-making criteria with methods of fuzzy set theory. Structurally, the work consists of 3 chapters. Chapter 1 discusses the basic concepts of decision-making theory and system analysis; the features of the research object are revealed, and the main uncertainties inherent in the object under study are presented. Chapter 2 describes the peculiarities and basic steps of using the methodology for research and solving decision-making problems under conditions of incomplete and fuzzy information, and provides examples of applying these methods to solving practical decision-making problems. Chapter 3 describes the main stages of the developed algorithm of the research carried out in this work.